Se puede decir, que la IA es uno de los ‘saltos tecnológicos’ más relevantes de nuestra sociedad y eso que no lleva demasiado tiempo conviviendo con nosotros. Este salto se traduce en una evolución a todos los niveles, en el que está incluido el ámbito laboral, donde las empresas ya interactúan con sus clientes mediante estas nuevas tecnologías e incluso gestionan sus operaciones internas. No obstante, a este auge tecnológico también hay que verle la otra cara de la moneda; la IA puede generar incertidumbre acerca de los términos de seguridad y la privacidad de los datos.
En esta era de la Inteligencia Artificial, es crucial entender la importancia acerca de hacia dónde se dirigen los datos y para qué. Algunos modelos de IA pueden necesitar que los datos salgan de los centros de datos de una empresa para su análisis, lo que conlleva riesgos de seguridad. Por lo tanto, al desarrollar sistemas con IA, es esencial tomar varias medidas para asegurar la protección de la información sensible en términos de seguridad de datos:
-La encriptación de datos es un paso fundamental en el desarrollo y entrenamiento de modelos de IA. Asegurar que todos los datos estén encriptados tanto en reposo como en tránsito es esencial para proteger la información sensible. Esta medida de seguridad garantiza que, incluso si los datos se ven comprometidos, no puedan ser utilizados sin autorización, proporcionando una capa adicional de protección.
-El control de acceso es otro pilar para garantizar esta seguridad. Se debe restringir el acceso únicamente al personal y sistemas autorizados ayuda a mitigar riesgos tanto internos como externos. Al limitar la exposición de los datos, se minimiza la posibilidad de vulnerabilidades y se fortalece la protección de la información sensible frente a posibles amenazas.
-La anonimización o pseudonimización de datos para el entrenamiento de modelos de IA reduce significativamente el riesgo de identificación de individuos. Este enfoque preserva la privacidad de los usuarios al tiempo que se utiliza la información para mejorar la precisión de los modelos.
–Cumplimiento normativo. Es imprescindible cumplir con las regulaciones y leyes de protección de datos relevantes, como el GDPR en la Unión Europea y la CCPA en Estados Unidos. La conformidad con las normativas garantiza la protección de la privacidad de los datos y la seguridad de los usuarios.
-La implementación de sistemas de monitorización y auditoría detecta y responde de manera proactiva a cualquier actividad sospechosa o no autorizada relacionada con los datos de IA. Esto contribuye significativamente a mantener la integridad y la seguridad de los datos, garantizando así su protección.
-La transparencia en el uso de datos y las medidas de seguridad implementadas genera confianza entre los usuarios. Informar claramente sobre cómo se utilizan los datos y qué medidas se han tomado para protegerlos es fundamental para establecer una relación de confianza con los usuarios y cumplir con las normativas de privacidad vigentes.
En definitiva, la IA es una mejora indiscutible para todos los sectores. Sin embargo, hay que implementarla de una manera responsable para que no pueda darse el escenario de comprometer de manera grave nuestros datos.
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